提供一段python代码：利用平衡理论分析一个无向符号网络

以下是利用平衡理论分析一个无向符号网络的 Python 代码：

import networkx as nx
import numpy as np

# 构建无向符号网络
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2, {'sign': '+'}), 
                  (2, 3, {'sign': '-'}), 
                  (3, 4, {'sign': '+'}), 
                  (4, 5, {'sign': '+'}), 
                  (5, 1, {'sign': '-'})])

# 平衡理论分析
laplacian = nx.laplacian_matrix(G).toarray()
signs = np.array([e[2]['sign'] == '+' for e in G.edges()])
balance = signs.dot(np.linalg.inv(laplacian)).dot(signs.T)
if balance > 0:
    print('该网络存在平衡')
else:
    print('该网络不存在平衡')

以上代码中，我们首先利用 NetworkX 库构建了一个无向符号网络。节点编号为 1~5，边的符号分别为 '+' 或 '-'。然后，我们计算了该网络的拉普拉斯矩阵，并使用 numpy 库求出了其逆矩阵，从而计算了平衡效应值。最后，我们根据平衡效应值的正负情况，判断了该网络是否存在平衡。